本文關(guān)鍵詞：基于MIC架構(gòu)的遙感圖像增強類算法并行化研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：圖像去噪屬于圖像增強的一個重要方面,是遙感圖像相關(guān)應(yīng)用領(lǐng)域中重要的預(yù)處理步驟。目前,已有眾多學(xué)者投入到對圖像去噪的研究當中,并提出了很多去噪方法。但其中的大多數(shù)效果并不十分理想,去噪過程中很多圖像的紋理細節(jié)被丟失掉。NLM(Nonlocal Means)算法由Buades等人于2005年提出,該算法有效地克服了上述缺點。NLM算法基于圖像的自相似性原理,充分利用圖像中廣泛存在的大量冗余信息。在度量像素間相似性權(quán)重時,以圖像片為基本計算單位,通過計算圖像片灰度值向量之間的差異,確定像素間的相似程度。NLM算法對圖像結(jié)構(gòu)紋理有較好的保留,是目前去噪效果最好的算法之一。但由于其搜索相似像素點時的非局部特性,使得算法時間復(fù)雜度較大。針對NLM算法耗時過長的問題,本文基于英特爾集成眾核(Many Integrate Core,MIC)架構(gòu)在至強融核(Intel Xeon Phi)協(xié)處理器上進行了NLM并行化研究。主要內(nèi)容分為以下幾個方面:(1)對非局部均值去噪算法的串行程序進行分析,找到算法耗時的主要部分。結(jié)合MIC平臺的編程特點,設(shè)計并實現(xiàn)基于單個MIC卡的NLM并行算法;(2)在實現(xiàn)的基于單塊MIC卡的NLM并行算法基礎(chǔ)之上,針對測試結(jié)果中出現(xiàn)的加速比隨圖像尺寸不同而呈階梯狀分布的情況,從MIC預(yù)熱、線程負載均衡兩個方面對該并行算法進行了優(yōu)化;(3)上述并行算法中,當MIC卡進行計算的時候,CPU處于空閑狀態(tài),為了將CPU的計算能力充分利用,本文設(shè)計了靜態(tài)的MIC/CPU協(xié)同并行算法;(4)在上述MIC/CPU協(xié)同并行算法的基礎(chǔ)上對計算過程中的任務(wù)分配進行優(yōu)化,設(shè)計了基于動態(tài)任務(wù)分配的MIC/CPU協(xié)同并行算法,并且為了將高性能平臺的3塊MIC卡充分利用,在上述動態(tài)任務(wù)分配框架的基礎(chǔ)上設(shè)計了3MIC+CPU并行算法,使得加速效果得到進一步提升。最后,對本文所實現(xiàn)的各并行算法進行測試和分析。測試結(jié)果表明:所設(shè)計的單MIC并行算法有效提升了算法效率;在其基礎(chǔ)之上的優(yōu)化算法使得加速比進一步提高,并消除了隨圖像尺寸不同加速比的階梯狀分布情況;其后的MIC/CPU協(xié)同并行算法、MIC/CPU動態(tài)任務(wù)分配并行算法、3MIC+CPU并行算法均對算法加速比有大幅提升。本文的研究可對遙感圖像增強類算法在MIC平臺上的并行實現(xiàn)提供借鑒。
【關(guān)鍵詞】：NLM MIC 并行計算 協(xié)同計算 動態(tài)任務(wù)分配
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TP751

【共引文獻】

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本文編號：487945